por W H Inmon, Forest Rim Technology

Pregúntele a cualquier ejecutivo si sabe lo que está pasando en su centro de llamadas y le aseguro que dirá que está en control y sabe lo que está pasando.

 

Luego, pregúntele al ejecutivo qué está ocurriendo realmente en el centro de llamadas y el ejecutivo dirá: “Recibimos 10.000 llamadas cada día y estas duran 4 minutos y medio”.

Presione al ejecutivo un poco más y esto es lo que sucede: “¿Qué están diciendo realmente los clientes? ¿Qué preguntas tienen? ¿Qué quejas tienen? ¿Quieren comprar algo más? ¿Están contentos con el servicio?”

Y aquí es donde el ejecutivo traza la línea: “Bueno, no se puede saber lo que el cliente está diciendo realmente. Simplemente no puedes entrar en el detalle de cada llamada”.

Lo que el cliente está diciendo

Pero, ¿no es realmente importante lo que el cliente está diciendo en el centro de llamadas? ¿No es muy valioso escuchar la voz del cliente? Estos son algunos de los temas que los clientes suelen hablar en el centro de llamadas:

  • Cómo realizar una instalación
  • Qué productos no han funcionado correctamente
  • Qué fallos/retrasos en el servicio ha habido
  • Qué mejoras sugiere el cliente
  • Qué otros productos quiere comprar el cliente
  • Y más

En una frase, la voz del cliente es uno de los aspectos más importantes que la gestión de una empresa puede escuchar. Y sin embargo, muy pocas empresas o ninguna prestan atención real a lo que el cliente está diciendo.

El mundo de hoy (que fue ayer)

En el mundo actual se han realizado avances en tecnología que, de hecho, permiten a las empresas escuchar lo que el cliente está diciendo en el centro de llamadas.

Los desafíos son muchos. Siempre hay gran cantidad de mensajes. Los mensajes orales quedan registrados, pero la transcripción de voz a texto no es perfecta. Poner texto en una base de datos es un acto de hechicería moderna, y crear visualizaciones significativas es una forma de arte. Pero los desafíos se están cumpliendo y hay resultados realmente emocionantes que se están cosechando hoy en día.

A pesar de todos estos obstáculos es posible escuchar la voz del cliente a través del centro de llamadas. Hace diez años no era posible. Hoy lo es.

Los desafíos

Desafío número 1: Transcripción de voz a texto.

El primer reto que espera a la organización que desea escuchar la voz del cliente a través del centro de llamadas es el reto de la transcripción de voz a texto. Incluso en las mejores circunstancias, la transcripción de voz a texto contendrá errores. En el caso más extremo se puede hacer la transcripción manual. Con la transcripción manual es posible lograr una precisión del 99 %. Sin embargo, esta es muy costosa y consume mucho tiempo. La mejor apuesta es hacer transcripción automatizada. La transcripción automatizada es mucho menos costosa, pero es más propensa a errores. Es posible lograr hasta un 90 % de precisión con este sistema. Sin embargo, incluso en las mejores circunstancias habrá imprecisiones. Las imprecisiones en la transcripción surgen debido a los acentos regionales, la mala calidad de la línea, la baja modularidad de voz y así sucesivamente. Vale la pena señalar, no obstante, que incluso cuando la gente se escucha cara a cara no existe tal cosa como un 100 % de precisión de la comprensión. En la conversación humana, el cerebro intenta automáticamente rellenar qué palabra se esperaba o qué palabra tiene sentido si una palabra no se escucha correctamente. Así que esperar 100 % de precisión en la transcripción de voz es una expectativa irrazonable.

En cualquier caso, es posible pasar de la palabra hablada a una representación textual electrónica.

Desafío número 2 – Las personas hablan de manera diferente de lo que escriben. Lo que puede ser una conversación normal y comprensible entre dos personas no sería aceptado como correcto si las mismas palabras fueran escritas y calificadas por un profesor de Lenguaje. Hablar es algo que hacemos de manera natural e instintiva y ni siquiera sabemos que hablamos de manera diferente de lo que escribimos. El desafío con un centro de llamadas es que no solo se debe lidiar con el lenguaje, la transformación de una conversación debe lidiar con la conversación.

Desafío número 3 – Pasando del texto electrónico a una representación de la base de datos. Después de que se realiza la transcripción de voz a texto, el siguiente paso es leer el texto electrónico, darle sentido y colocar el texto significativamente en una base de datos. La parte difícil de la transformación de la base de datos es la comprensión del contexto. El texto no es significativo a menos que se entienda el contexto del mismo. El problema con el contexto es que la gran mayoría de los contextos están fuera del texto. Para ser eficaz, la influencia externa del contexto debe ser inyectada en el texto.

La buena noticia es que existe tecnología que lleva a la transformación del texto a la base de datos. El proceso de leer texto automáticamente y convertirlo en una base de datos se denomina “desambiguación textual”. Después de que la voz se transforma en texto electrónico, la desambiguación textual se utiliza para transformar el texto en una base de datos, donde tanto el texto como el contexto son socios iguales.

Algunos de los elementos importantes de la base de datos que se crea son:

  • Una conciencia de cortesía (o descortesía)
  • Un conocimiento de los términos de la bandera roja
  • Una conciencia de los términos importantes del negocio
  • Y así sucesivamente

Desafío número 4 – Leer una base de datos y convertirla en una visualización. Hoy en día existe la tecnología de paneles que es muy útil para convertir las bases de datos escritas desde un centro de llamadas en una visualización significativa.

Hay muchas maneras en que los datos del centro de llamadas se pueden examinar:

  • Por fecha y hora
  • Por geografía
  • Por naturaleza general de la conversación
  • Por tema
  • Y así sucesivamente

Cada una de estas divisiones de datos de conversación con los clientes proporciona información valiosa.

¿Es de verdad? Un ejemplo

Boulder Insight creó un ejemplo de lo que se puede hacer con las conversaciones en un centro de llamadas (NOTA: puede ver ejemplos reales del panel poniéndose en contacto con Forest Rim en whinmon@msn.com. Simplemente pida ver el panel del centro de llamadas).

El panel que se crea es para una compañía telefónica que gestiona más de 75.000 actividades de centro de llamadas cada día. Había demasiadas llamadas cada día para que un humano pudiera dimensionarlas; por lo tanto, estas fueron examinadas por Textual ETL y cargadas a una base de datos. A continuación, se visualizó la base de datos.

En la parte superior izquierda del panel hay una sinopsis general de qué tipos de llamadas se están llevando a cabo. En la parte inferior derecha hay un análisis hora por hora de cuántas y qué tipo de llamadas entraron en el sistema. Por encima del análisis por hora hay un análisis semanal. Y por encima del análisis semanal hay un análisis mensual. Además, en el centro del tablero hay un análisis de qué temas estaban en la mente de la persona que llama.

El panel que se creó permite profundizar en cada uno de los temas que se pueden analizar. Por ejemplo, se puede preguntar ¿A las 9:00 am cuántas llamadas hubo, y de esas llamadas cuántas fueron quejas? Así como, cuando la gente se quejaba a las 9:00 am, ¿de qué se quejaban? O puede ir al análisis de temas y preguntar por qué la gente estaba conversando con el centro de llamadas y qué decían cuando lo hacían.

El análisis del tablero de control es para una gran compañía telefónica que recibe miles de contactos al centro de llamadas al día. Un vistazo al panel indica lo que está sucediendo en el centro de llamadas. Si la administración encuentra algo de interés en la gestión puede profundizar hasta el nivel más bajo de detalle.

En resumen

Escuchar la voz del cliente es una de las cosas más importantes que una empresa puede hacer. Escuchar al cliente a través del centro de llamadas es extremadamente valioso.

Hay desafíos a lo largo del proceso:

  • Precisión de transcripción de voz a texto
  • Desambiguación textual al convertir texto en una base de datos
  • Captura del contexto del texto
  • Visualización de los resultados finales

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Forest Rim Technology fue formada por Bill Inmon con el fin de proporcionar tecnología para cerrar la brecha entre los datos estructurados y no estructurados. Se encuentra en Castle Rock, Colorado.